(57)【要約】【課題】入力画像スペック等の確認を客観的、自動的にできるようにし、画像処理による診断の自動化を実現できるようにする。【解決手段】入力したＭＲＩ脳画像に対して空間的なズレを補正する位置合わせを行ない（ステップ１）、その画像から灰白質組織を抽出し（ステップ２）、第１の画像平滑化を行ない（ステップ３）、その画像に対して解剖学的標準化を行ない（ステップ４）、第２の画像平滑化を行ない（ステップ５）、濃度値の補正を行ない（ステップ６）、補正後の脳画像と健常者のＭＲＩ脳画像との統計的比較を行ない（ステップ７）、診断結果を提供する。その際、前記脳画像について、解像度等の入力画像のチェック（ステップ０）と、灰白質組織抽出結果のチェック（ステップ２１）と、解剖学的標準化結果のチェック（ステップ４１）を自動的に行ない、診断支援の自動化を実現する。【選択図】図２（Ｂ）
2005230456.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の脳画像を入力し、画像処理して診断結果を提示することにより診断の支援を行なう脳疾患の診断支援方法であって、
入力された被検者の脳画像について、解像度、ダイナミックレンジ及び画像方向の少なくとも１つを自動チェックすることを特徴とする脳疾患の診断支援方法。
【請求項２】
前記画像方向のチェックを、次の仮定
（仮定１）軸の対称性は大きい順に、側方向→矢状方向→軸（上下）方向である、
（仮定２）眼球は左右対称であり、頭部前方にある、
（仮定３）頭部画像の下端まで組織が存在するが、上端には組織はない、
の下で行なうことを特徴とする請求項１に記載の脳疾患の診断支援方法。
【請求項３】
前記被検者の脳画像をスライス画像として入力する場合、全スライス画像の連続性を自動チェックすることを特徴とする請求項１又は２に記載の脳疾患の診断支援方法。
【請求項４】
前記画像処理に、脳組織抽出処理と解剖学的標準化処理が含まれ、少なくとも一方の処理結果を自動チェックすることを特徴とする請求項１、２又は３に記載の脳疾患の診断支援方法。
【請求項５】
前記処理結果としての脳画像を、予め作成してある対応するリファレンス画像と比較して、前記自動チェックを行なうことを特徴とする請求項４に記載の脳疾患の診断支援方法。
【請求項６】
前記脳画像が、ＭＲＩ脳画像であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の脳疾患の診断支援方法。
【請求項７】
被検者のＭＲＩ脳画像を入力した後、
該ＭＲＩ脳画像から灰白質組織を抽出して灰白質脳画像を作成し、
該灰白質脳画像に解剖学的標準化を施した後、予め用意されている健常者の対応する脳画像と統計的比較を行なうことを特徴とする請求項６に記載の脳疾患の診断支援方法。
【請求項８】
被検者のＭＲＩ脳画像を入力した後、
該ＭＲＩ脳画像に、解剖学的標準化を施し、
該標準化後のＭＲＩ脳画像から灰白質組織を抽出して灰白質脳画像を作成した後、予め用意されている健常者の対応する脳画像と統計的比較を行なうことを特徴とする請求項６に記載の脳疾患の診断支援方法。
【請求項９】
被検者の脳画像を入力し、画像処理して診断結果を出力することにより診断の支援を行なう脳疾患の診断支援装置であって、
入力された被検者の脳画像について、解像度、ダイナミックレンジ及び画像方向の少なくとも１つを自動チェックする自動評価手段を備えたことを特徴とする脳疾患の診断支援装置。
【請求項１０】
前記自動評価手段が、前記画像方向のチェックを、次の仮定
（仮定１）軸の対称性は大きい順に、側方向→矢状方向→軸（上下）方向である、
（仮定２）眼球は左右対称であり、頭部前方にある、
（仮定３）頭部画像の下端まで組織が存在するが、上端には組織はない、
の下で行なう機能を有していることを特徴とする請求項９に記載の脳疾患の診断支援装置。
【請求項１１】
前記被検者の脳画像をスライス画像として入力する場合、前記自動評価手段が、全スライス画像の連続性を自動チェックする機能を有していることを特徴とする請求項９又は１０に記載の脳疾患の診断支援装置。
【請求項１２】
前記画像処理に、脳組織抽出処理と解剖学的標準化処理が含まれ、前記自動評価手段が、少なくとも一方の処理結果を自動チェックする機能を有していることを特徴とする請求項９、１０又は１１に記載の脳疾患の診断支援装置。
【請求項１３】
前記自動評価手段が、前記処理結果としての脳画像を、予め作成してある対応するリファレンス画像と比較して、前記自動チェックを行なう機能を有していることを特徴とする請求項１２に記載の脳疾患の診断支援装置。
【請求項１４】
前記脳画像が、ＭＲＩ脳画像であることを特徴とする請求項９乃至１３のいずれかに記載の脳疾患の診断支援装置。
【請求項１５】
被検者のＭＲＩ脳画像を入力した後、
該ＭＲＩ脳画像から灰白質組織を抽出して灰白質脳画像を作成し、
該灰白質脳画像に解剖学的標準化を施した後、予め用意されている健常者の対応する脳画像と統計的比較を行なうことを特徴とする請求項１４に記載の脳疾患の診断支援装置。
【請求項１６】
被検者のＭＲＩ脳画像を入力した後、
該ＭＲＩ脳画像に、解剖学的標準化を施し、
該標準化後のＭＲＩ脳画像から灰白質組織を抽出して灰白質脳画像を作成した後、予め用意されている健常者の対応する脳画像と統計的比較を行なうことを特徴とする請求項１４に記載の脳疾患の診断支援装置。
【請求項１７】
請求項１乃至８に記載の脳疾患の診断支援方法をコンピュータで実施するためのコンピュータ読取可能なプログラム。
【請求項１８】
請求項９乃至１６に記載の脳疾患の診断支援装置をコンピュータで実現するためのコンピュータ読取可能なプログラム。
【請求項１９】
請求項１７又は１８に記載のプログラムが格納された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳疾患の診断支援方法及び装置に係り、特にＭＲＩ（Ｍagnetic  Ｒesonance  Ｉmaging）等により脳画像を入力し、画像処理することにより疾患別の診断支援を行なう際に適用して好適な脳疾患の診断支援方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢化社会の到来により、痴呆性疾患の患者が年々増加している。痴呆性疾患には様々な種類があり、診断においてはそれらを区別して、疾患に応じた適切な処置を施すことが必要である。
【０００３】
一方、このような要請に応えるべく、近年、ＳＰＥＣＴ（Ｓingle  Ｐhoton  Ｅmission  Ｃomputed  Ｔomography）やＰＥＴ（Ｐositron  Ｅmission  Ｔomography）等の核医学検査や、ＣＴ（Ｃomputerized  Ｔomography）やＭＲＩによって脳の状態に関する情報が取得可能になってきている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
その結果、脳の特定部位の血流が低下したり、組織が萎縮したりする現象が、疾患によって異なることが明らかになってきており、これらに対する定量的な評価方法が求められている。
【０００５】
例えば、脳の局所的な部位の血流低下は、ＳＰＥＣＴやＰＥＴの画像によって比較することにより検定することができる。
【０００６】
又、組織の萎縮に関しては、ＭＲＩ画像によって特定部位の容積を求め、その相対的な大きさを比較して異常の有無を判別できる。
【０００７】
例えば、ＭＲＩ画像については、ＶＢＭ（Ｖoxel−Ｂased  Ｍorphometry）法に基づいて、患者画像と健常者画像とを、各種画像処理によって標準化してから統計的に比較し、脳組織の局所的な萎縮部位を抽出する方法がある。この方法を用いる場合、医師は萎縮部位の分布と萎縮の程度から、診断を行なうことが可能である。
【０００８】
診断のための処理結果は、生命にかかわる重要な情報となるので、それ相応の信頼性が求められる。特に、ＭＲＩ画像を対象としたＶＢＭ法等の精度の高い手法は、複雑な画像の処理工程が必要であり、入力画像の解像度や濃度値のダイナミックレンジ、画像方向等のスペックが、使用するシステムが想定しているものに合致しているか、あるいは処理フロー全体の各工程において良好な処理結果が得られているかを十分に吟味する必要があった。
【０００９】
【特許文献１】特開２００３−１０７１６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、前記入力画像のスペックの確認や画像の処理結果の判断は、従来目視によって行なうことが一般的であり、このような判断方法だと、判断結果に主観的要素が入ってしまう、あるいは、処理の誤りを見逃してしまうといった作業上のミスが発生する可能性があった。又、データベース構築等のために、大量の患者データを一括処理したい場合があるが、そのような場合にも処理結果の吟味に多くの人手がかかるという問題があった。
【００１１】
本発明は、前記従来の問題点を解決すべくなされたもので、従来、目視によってなされてきた、少なくとも入力画像スペックの確認を客観的に実施できるようにし、画像処理全体の信頼性を向上させ、ひいては画像処理による診断の自動化を実現することができる脳疾患の診断支援方法及び装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、被検者の脳画像を入力し、画像処理して診断結果を提示することにより診断の支援を行なう脳疾患の診断支援方法であって、入力された被検者の脳画像について、解像度、ダイナミックレンジ及び画像方向の少なくとも１つを自動チェックすることにより、前記課題を解決したものである。
【００１３】
本発明は、又、被検者の脳画像を入力し、画像処理して診断結果を出力することにより診断の支援を行なう脳疾患の診断支援装置であって、入力された被検者の脳画像について、解像度、ダイナミックレンジ及び画像方向の少なくとも１つを自動チェックする自動評価手段を備えたことにより、同様に前記課題を解決したものである。
【００１４】
本発明においては、前記画像方向のチェックを、次の仮定、（仮定１）軸の対称性は大きい順に、側方向→矢状方向→軸（上下）方向である、（仮定２）眼球は左右対称であり、頭部前方にある、（仮定３）頭部画像の下端まで組織が存在するが、上端には組織はない、の下で行なうようにしてもよい。
【００１５】
又、前記被検者の脳画像をスライス画像として入力する場合、全スライス画像の連続性を自動チェックするようにしてもよい。
【００１６】
又、前記画像処理に、脳組織抽出処理と解剖学的標準化処理が含まれ、少なくとも一方の処理結果を自動チェックするようにしてもよい。
【００１７】
又、その際に、前記処理結果としての脳画像を、予め作成してある対応するリファレンス画像と比較して、前記自動チェックを行なうようにしてもよい。
【００１８】
又、本発明においては、前記脳画像が、ＭＲＩ脳画像であってもよい。この場合は、被検者のＭＲＩ脳画像を入力した後、該ＭＲＩ脳画像から灰白質組織を抽出して灰白質脳画像を作成し、該灰白質脳画像に解剖学的標準化を施した後、予め用意されている健常者の対応する脳画像と統計的比較を行なうようにしてもよく、又、被検者のＭＲＩ脳画像を入力した後、該ＭＲＩ脳画像に、解剖学的標準化を施し、該標準化後のＭＲＩ脳画像から灰白質組織を抽出して灰白質脳画像を作成した後、予め用意されている健常者の対応する脳画像と統計的比較を行なうようにしてもよい。
【００１９】
本発明は、又、前記の脳疾患の診断支援方法をコンピュータで実施するためのコンピュータ読取可能なプログラムとしたものである。
【００２０】
本発明は、又、前記の脳疾患の診断支援装置をコンピュータで実現するためのコンピュータ読取可能なプログラムとしたものである。
【００２１】
本発明は、更に、上記いずれかのコンピュータ読取可能なプログラムが格納された記録媒体としたものである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、従来、目視によってなされてきた、少なくとも入力画像スペックの確認を客観的にできるようになり、画像処理全体の信頼性を向上させ、ひいては画像処理による診断支援の自動化を実現することができるようになる。
【００２３】
又、必要に応じて、各処理工程において良好な処理結果が得られているかどうかの判断を、定量的且つ客観的な評価に基づいてできるようにすることによって、処理フロー全体の信頼性を向上させ、画像処理や統計学の専門的知見を持たない医師に対しても、ＭＲＩ画像等による疾患別の診断支援を行なうことが可能となる。
【００２４】
又、診断支援のために画像処理を自動化することにより、大量の患者等の被検者の脳画像データを迅速に処理することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２６】
図１は、本発明に係る一実施形態である脳疾患の診断支援システム（装置）を示すブロック図である。
【００２７】
本実施形態の診断支援システムは、ユーザインタフェース１０、画像・統計処理部２０及びデータベース部３０を備えている。ユーザインタフェース１０は入力画像としてＭＲＩ画像を入力する画像入力機能１２と、処理部２０で処理された結果を表示する結果表示機能１４とを有し、処理部２０はユーザインタフェース１０等との間で入出力される画像を評価する入出力評価機能（自動評価手段）２２と、入力されたＭＲＩ画像を処理する画像処理機能２４と、各種統計演算等を行なう統計処理機能２６とを有している。又、データベース部３０には、処理部２０による後述する処理に使用する標準脳画像テンプレート３２、灰白質脳画像テンプレート３４及び健常者画像データベース３６等が保存されている。
【００２８】
本実施形態において、被検者のＭＲＩ脳画像を基に診断結果を出力して診断を支援するまでの基本的な処理フローを図２（Ａ）に示す。
【００２９】
詳細については後述するが、まず、予め所定の前処理を施した被検者のＭＲＩ脳画像（図では“脳”を省略）を入力し、該脳画像に対して空間的なズレを補正する位置合わせを行なう（ステップ１）。次いで、位置合わせ後の脳画像から、痴呆性疾患の診断に必要な組織を抽出する（ステップ２）と共に、抽出後の脳画像に対する第１の画像平滑化の処理を行なう（ステップ３）。
【００３０】
次いで、第１の平滑化脳画像に対して解剖学的標準化を行なう（ステップ４）と共に、該標準化された脳画像に対して第２の画像平滑化を行なう（ステップ５）。次いで、第２の平滑化画像に対して濃度値の補正を行ない（ステップ６）、補正後の脳画像と健常者のＭＲＩ脳画像との統計的比較を行ない（ステップ７）、比較結果を診断結果として出力し、診断の支援に供する。
【００３１】
本実施形態では、ＭＲＩ脳画像を画像統計処理し、健常者の画像と統計的比較を行なって脳の異常部位を抽出する上記ステップ１〜７の処理過程において、入出力データの妥当性を評価するために、更に入力画像のチェック（ステップ０）、組織抽出結果のチェック（ステップ２１）、解剖学的標準化結果のチェック（ステップ４１）を行なう。
【００３２】
具体的な評価項目としては、（Ａ）入力画像のチェックには、（ａ）解像度、（ｂ）ダイナミックレンジ、（ｃ）画像方向の自動確認、（ｄ）全スライス画像の連続性のチェックがあり、又、各処理結果を評価するために行なう（Ｂ）脳組織抽出結果のチェックと、（Ｃ）解剖学的標準化結果のチェックには、それぞれリファレンス画像との比較がある。
【００３３】
本実施形態においては、上記ステップ１〜７の各基本処理及びステップ０、２１、４２の各チェック処理はいずれも、コンピュータからなる前記処理部２０においてプログラムにより実施可能になっている。
【００３４】
以下には、上記基本的処理フローについて詳細に説明する。但し、便宜上、図２（Ｂ）に示すように、前記ステップ２で抽出する組織が、アルツハイマー型痴呆性疾患等の診断に必要な灰白質組織である場合を具体例とする。
【００３５】
まず、ＭＲＩ脳画像を入力するに当たり、予め被検者から取得したＭＲＩ脳画像の前処理を行なっておく。具体的には、図３に脳全体とその一部を切り出したスライス画像のイメージを示すように、被検者の脳全体を含むように所定厚さのスライス状に撮像した、例えば１００〜２００枚のＴ１強調ＭＲＩ画像を入力とする。又、各スライス画像におけるボクセル（voxel）の各辺の長さを予め等しくなるようにスライス画像のリサンプリングを行なっておく。ここでボクセルは、「厚さ」を持つ画像の座標単位であり、２次元画像におけるピクセルに相当する。
【００３６】
このような前処理を行なったＭＲＩ脳画像を入力した後、そのスライス画像の撮像方向や解像度が、予めシステムに設定されている条件に適合しているか否かをチェックする。撮像方向には、図３のaxial（transverse）：横断面の他に、sagittal：矢状断面（側面からの縦切り）やcoronal：冠状断面（正面からの縦切り）がある。
【００３７】
以上のように、ＭＲＩ脳画像が、設定条件に適合して入力されていることが確認された場合には、前記ステップ１の位置合わせ処理を行なう。
【００３８】
これは、入力された脳画像を、後述する処理において、標準的な脳画像テンプレートと比較する際の精度を上げるために、線形変換（アフィン変換）によって図４にイメージを示すような変換を行い、空間的位置と角度の補正を行なっていることに相当する。
【００３９】
具体的には、入力脳画像と、データベース部３０から読み出された標準脳画像テンプレート３２との誤差の平方和が最小となるような、ｘ，ｙ，ｚ方向それぞれについて図示した４種類、計１２の変換パラメータを求める。次いで、求められたパラメータを用い、入力脳画像をアフィン変換することにより、入力脳画像を、位置や大きさ等が予め設定されている標準脳画像に対して、空間的な位置合わせを実現することができる。
【００４０】
以上の位置合わせが終了した後、前記ステップ２の灰白質抽出処理を行なう。
【００４１】
入力されたＴ１強調ＭＲＩ脳画像では、神経細胞に対応する灰色の灰白質、それより明るい神経繊維に対応する白質、黒に近い脳脊髄液の３種類の組織が含まれている。そこで、痴呆性疾患の診断では灰白質組織に着目して、該組織を抽出する処理を行なう。
【００４２】
この抽出処理では、これら組織を分離するために、図５に示すように、画像処理によりこれらの３つのクラスタへのクラスタリングを行なうことになる。
【００４３】
このクラスタリング処理のために、次の２種類のモデルを仮定する。
【００４４】
１つは濃度値のモデルである。
【００４５】
これは、各組織によってボクセルの濃度値の分布が異なることをモデル化したものである。各組織を濃度値が高い（白に近い）順に並べると、白質、灰白質、脳脊髄液の順になる。なお、ここでは、それぞれを分離した後の濃度値ヒストグラムは、正規分布になると仮定する。
【００４６】
２つめは、空間的な位置に対する３組織の存在確率のモデルである。
【００４７】
人間の脳では、空間的な位置に対する組織分布は、個人差はあるがおおよそ似通っている。そこで、多くの人の脳画像を集めて調べてみると、空間的な座標に対応するボクセルが、どの組織である確率が高いかということが分かる。例えば、あるスライス画像のボクセルを単位とした画像サイズを、Ｘ＝２５６、Ｙ＝２５６としたときのある座標（ｘ，ｙ）＝（５，１０）における存在確率は、（白質、灰白質、脳脊髄液）＝（２０％，７０％，１０％）であるという具合である。即ち、個人差による空間的分布の違いを確率で表現したモデルと言える。
【００４８】
ここでは、各ボクセルはいずれかの組織に属することと、空間的な位置に応じて各組織の存在確率が事前に分かっていることを仮定する。
【００４９】
以上の２つの仮定が共に成立するような最適な組織分布を推定する。具体的には次式を最大とするように、各ボクセル値をそれぞれの組織に振り分ける。
【００５０】
【数１】
2005230456.tif 000003
ここで、ｒijk：クラスタｋのボクセル（i，j）がｆijである尤度関数
ｓijk：ボクセル（i，j）がクラスタｋに属する事前確率
ｆij：ボクセル（i，j）の濃度値
ｂijk：ボクセル（i，j）組織ｋに属する確率
ｈk：クラスタｋに属するボクセル数
ｃk：各クラスタのボクセルの分散
ｖk：各クラスタのボクセルの平均値
【００５１】
なお、上記の２つのモデルに加えて、ＭＲＩ特有の不均一性雑音モデルも導入した、組織抽出方法の詳細が、Ａshburner  Ｊ，Ｆriston  ＫＪ：Ｖoxel-Ｂased  Ｍorphometry…Ｔhe  Ｍethods．Ｎeuroimage  11(6Ptl)：pp.805-821,2000に説明されている。
【００５２】
このように、予め多くの健常者の脳画像から、灰白質、白質、脳脊髄液のそれぞれの組織についてボクセル毎に算出した存在確率をテンプレートとして用いることにより、灰白質組織が３次元的に抽出された脳画像（以下、灰白質脳画像ともいう）が得られる。
【００５３】
以上のように灰白質組織が抽出された脳画像に対して、前記ステップ３の画像平滑化の処理を行なう。
【００５４】
ここでは、画像のＳ／Ｎ比を向上させることと、次の解剖学的標準化に用いるテンプレート画像とsmoothnessが等しくなるようにすることを目的として、３次元ガウシアンカーネルによって画像の平滑化を行なう。この平滑化に使用するフィルタのＦＷＨＭ（半値幅）は８ｍｍ程度とする。
【００５５】
具体的な処理としては、３次元的脳画像と、３次元ガウシアン関数の３次元的な畳み込み（コンボリューション）を行なう。これは、ｘ，ｙ，ｚ各方向における１次元の畳み込みを逐次的に行なうことで可能である。
【００５６】
以下に、１次元のガウシアンカーネルの畳み込みを行なう方法を、図６に示す平滑化の概念図を参照して説明する。
【００５７】
１次元の離散ガウシアン関数をｇとすると下記式（２）で表わされる。この式で、ｊはガウシアンカーネルの中心をｊ＝０としたときのボクセルに対応する位置である。１次元の画像信号（ボクセル値）をｆとすると、ｆと１次元ガウシアンカーネルｇとのコンボリューションｈは、式（２）のような積和演算によって表わされる。ここで、ｄは畳み込み演算を行なうガウシアンカーネルの長さであり、実装により決定する。例えばｄをＦＷＨＭの６倍程度とする実装であれば、ＦＷＨＭ＝８ｍｍ、ボクセルの大きさ２×２×２ｍｍの場合は、ｄ＝８×６／２＝２４［voxel］となる。
【００５８】
【数２】
2005230456.tif 000004
【００５９】
以上が１次元での畳み込みであるが、同様の処理を図７の概念図に示すように、３次元的な脳画像についてこれをｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向のそれぞれについて逐次的に実行することで、３次元的な畳み込みを実現することができる。
【００６０】
以上のように灰白質脳画像のsmoothnessを調整した後、前記ステップ４の解剖学的標準化と呼ばれる処理を行なう。これは、個人の間に存在する脳画像の解剖学的な違いを吸収するために、脳全体の大きさに対する大局的な補正と、部分的な大きさに対する局所的な補正を行なうものである。
【００６１】
具体的には、図８に処理の特徴を概念的に示すように、線形変換と非線形変換を用いて、前記データベース部３０から読み出した標準的な灰白質脳画像テンプレート３４との誤差の平方和が最小になるように画像処理を行なう。ここで用いる灰白質脳画像テンプレート３４は、多くの健常者から灰白質組織を抽出した脳画像から得られている平均画像である。この解剖学的標準化処理では、初めに線形変換による位置や大きさ、角度の大局的な補正を行ない、次に非線形変換によって局所的な凹凸等の形状の補正を行なう。
【００６２】
ここで行なう線形変換は、前記ステップ１の位置合わせと同様のアフィン変換である。又、非線形変換は、図９に処理のイメージを示すように、ｘ方向、ｙ方向それぞれについてＤＣＴ（離散的コサイン変換）の低周波成分によって構成される変形場を推定し、この変形場によって元画像の変換を行なうものである。
【００６３】
以上のように解剖学的標準化を施した灰白質脳画像（以下、標準化脳画像ともいう）に対して、前記ステップ５の第２の画像平滑化の処理を行なう。
【００６４】
これは、上記標準化脳画像のＳ／Ｎ比を向上させると共に、後に比較を行なう際に標準として使用する健常者の画像群と画像のsmoothnessを等しくするための処理であり、３次元ガウシアンカーネルを使用してＦＷＨＭを１２〜１５ｍｍ程度として行なう。
【００６５】
具体的には、ＦＷＨＭの値が異なる以外は、前記ステップ３の画像平滑化処理の場合と同様の処理を行なうので実現できる。このように第２の画像平滑化を行なうことにより、解剖学的標準化処理で完全に一致しない個体差を低減させることができる。
【００６６】
以上のように第２の画像平滑化を行なった標準化脳画像に対して、前記ステップ６の濃度値補正を行なう。ここでは、ボクセルを単位とした画素値に相当するボクセル濃度値の補正を行なう。
【００６７】
これは、後に比較を行なう際に標準として使用する健常者の画像群におけるボクセル値の分布に合わせる処理であり、脳全体のボクセル値を補正する。具体的には、図１０に濃度値補正の特徴を示すように、全ボクセルについて以下の変換式により濃度値の補正を行なう。
【００６８】
ｘ’＝（ＭＥＡＮnormal／ＭＥＡＮsubject）・ｘ      …（４）
但し、ｘ：補正前の濃度値
ｘ’：補正後の濃度値
ＭＥＡＮnormal：健常者画像群の全ボクセル濃度値の平均
ＭＥＡＮsubject：処理対象画像の全ボクセル濃度値の平均
【００６９】
このように入力画像（標準化脳画像）のボクセル濃度値を健常者画像群のそれに合わせる補正を行なった後、アーチファクトを取り除く処理を行なう。このアーチファクトは、図１１（Ａ）にイメージを示すように、前記ステップ５で行なった半値幅の大きい画像平滑化（２）によって、本来は脳組織が存在しないボクセル位置に生じているエラー領域である。
【００７０】
具体的には、同図（Ｂ）に示すように、前記ステップ４の解剖学的標準化で用いた灰白質組織の標準脳画像テンプレートを２値化したものをマスクとして、該マスクを標準化脳画像の各ボクセル値に乗算することにより、これらのアーチファクトを除去する。
【００７１】
以上のようにボクセル濃度値の補正を行なった後、前記ステップ７の統計処理を行なう。ここでは、以上のステップ１〜６の各処理を通して全体的な標準化を行なった被検者のＭＲＩ脳画像と、予め収集して前記データベース部３０に健常者画像データベース３６として保存してある健常者のＭＲＩ脳画像群との比較検定を行なう。使用する健常者画像群は、被検者の年齢に近いもので構成されていることが望ましい。
【００７２】
具体的には、図１２にイメージを示すように、このような健常者画像群とボクセル単位で１：Ｎ（Ｎは健常者画像の総数）の比較検定を行ない、統計的に有意な差が見られる（異常と推定される）ボクセルを検出する。
【００７３】
まず、全てのボクセルについて、それぞれ次式で表わされるＺスコアを算出する。
【００７４】
【数３】
2005230456.tif 000005
【００７５】
このように、Ｚスコアは、被検者画像のボクセル値と、健常者画像群の対応するボクセルのボクセル値平均との差を、標準偏差でスケーリングした値であり、これは灰白質容積の相対的低下の度合を示すものである。
【００７６】
次に、適当な臨界値Ｚ’を定め、Ｚスコアが
Ｚ’＜Ｚ                    …（６）
となるようなボクセルを求め、統計的に有意な差が見られるボクセルとする。臨界値には、約９５％以上の確率で異常と推定できるＺ’＝２を用いる。これにより、異常部位の存在を認識し、抽出することができる。
【００７７】
なお、ステップ７で使用した健常者画像データベース３６は、予め別途収集した健常者の画像群のそれぞれに対して、前記ステップ１〜６の位置合わせ→灰白質組織抽出→画像平滑化（１）→解剖学的標準化→画像平滑化（２）→濃度補正を順次行なって同様に作成し、保存してあるものである。
【００７８】
又、この診断支援システムにおいては、収集したこれらの健常者画像を、例えば５歳毎又は１０歳毎というように年代別に分類し、それぞれの群について算出した平均値と標準偏差を記憶装置に保存しておくことにより、Ｚスコアによる検定を行なうことができる。
【００７９】
又、その際には、被検者の年齢を中心とした一定の年齢幅に区切って、例えば被検者の年齢が７６歳の場合であれば、それを中心とした７４〜７８歳（幅を５歳とした）の範囲の健常者画像を収集し、比較するようにしてもよい。
【００８０】
なお、このようにＺスコアを使用する場合には、ボクセル毎に上記平均値と標準偏差のデータだけを持っていればよいので、データ作成後は画像データ自体を保存しておく必要がないという利点もある。
【００８１】
本実施形態においては、以上詳述したステップ１〜７の基本的処理フローによる診断支援を自動化するために、前記ステップ０の入力画像のチェック、ステップ２１の組織抽出結果のチェック、ステップ４１の解剖学的標準化結果の自動チェックを併せて行なう。以下に、これら各チェック内容について詳細に説明する。
【００８２】
（Ａ）入力画像のチェック： 
入力画像のスペックの妥当性を評価する。妥当性を評価する必要性があるのは次のような理由による。一つは、ＭＲＩ脳画像は磁場強度の違いなどによって画質に差が生じるが、解像度やダイナミックレンジが基準を満たしている必要があるからである。これらのスペックは、最終的な処理結果の信頼性に大きく影響する。
【００８３】
又、もう一つは、脳画像のデータの保持方法には多様な形態があり得るからである。ＭＲＩ画像を３次元情報として保持する方法は、ｘ、ｙ平面の画像をスライスの枚数分（これがｚ方向に相当する）保持するのが一般的であるが、ここでｘ、ｙ平面として、transverse，sagittal，coronalのそれぞれの方向の画像をとることができる。又、それぞれについて左右、上下を反転したり、ｚ方向の向きを入れ替えたりすることも可能である。更に、画像の処理や保管のために画像フォーマット変換を行なうこともあるが、必ずしも１方向のみの画像スライスから構成されているとは限らない。例えば、transverse画像の連続的なスライス１００枚に、個人を見分け易くするために中心付近のsagittal画像１枚を追加した１０１スライスの画像としておくこともある。
【００８４】
このような事情から、ユーザは、入力する画像はシステムが想定する（予め設定されている）スペックを満たしているのか注意深く視覚で確認する必要があったため、ユーザには大きな作業負荷がかかっていた。
【００８５】
そこで、本実施形態では、解像度、ダイナミックレンジ、画像方向の自動確認、全スライス画像の連続性のチェック（隣接フレーム間差分による）の項目について、総合的に自動評価（チェック）を行なう機能が前記処理部２０の入出力評価機能（ソフトウェア）２２により実現されている。以下、これらの各項目について記述する。
【００８６】
（ａ）画像の解像度：
前述したように、頭部ＭＲＩ画像は３次元情報であり、その最小単位は２次元画像でいうピクセルに厚みを加えたボクセルと呼ばれる３次元的な単位である。ｘ、ｙ、ｚ軸それぞれのボクセル数Ｘ、Ｙ、Ｚを解像度とする。
【００８７】
入力画像の解像度は、画像ファイルのヘッダ部（記録領域）より取得する。これを、医用画像においてよく用いられるＤＩＣＯＭフォーマットとＡＮＡＬＹＺＥフォーマットを使用する場合について説明する。
【００８８】
ＤＩＣＯＭフォーマットの場合は、図１３にイメージを示すように、１ファイルに１スライス画像分のデータが格納されており、３次元データはスライス数のファイルから構成される。ＤＩＣＯＭの形式は図示されているように、Ｔagと値とを持つレコードの集合であり、Ｔagが解像度に対応するレコードの値から解像度Ｘ、Ｙを取得する。又、スライス数はファイル数に対応するので、解像度Ｚはファイル数から取得する。
【００８９】
ＡＮＡＬＹＺＥフォーマットの場合は、図１４に示すように、ヘッダファイルとデータファイルが１つずつある構成である。ヘッダファイルのバイト列の構成は、header key，image dimension，data historyの３部分からなり、それぞれの長さや要素は固定となっている。この中で画像解像度Ｘ、Ｙ、Ｚはimage dimension部分のdim[1]−dim[3]という配列に格納されているので、これを取得する。
【００９０】
（ｂ）ダイナミックレンジｄＢ：
ダイナミックレンジは、一般に信号の最小値と最大値の比率をｄＢ単位で表現したものであり、次式で表わされる。
【００９１】
ｄＢ＝２０log（Ａ／Ｂ）
ここで、Ａはボクセル値の最大値
Ｂはボクセル値の最小値
【００９２】
なお、画像中のボクセル値の最大値と最小値を求めるときには、図１５に脳画像を構成するボクセルに関する濃度値分布のイメージを示すように、異常な濃度値をノイズ成分として取り除くために、ヒストグラム上の外れ値を除去する。具体的には、前記Ｚスコアの場合に式（６）により異常と判定した方法と同様の方法により、平均値から大きく外れた値をノイズとして除去する。
【００９３】
以上の（ａ）、（ｂ）の各値について、予め設定されているシステムが前提としている値と比較を行ない、システムが想定している条件と異なっている場合には警告を発する。
【００９４】
（ｃ）画像方向の評価：
入力画像はスライス画像の集合によって構成されるが、前述したように、通常、そのスライス画像の断面軸方向にはtransverse（横断面），sagittal（矢状断面），coronal（冠状断面）の３方向があり、更にそれぞれの断面について上下反転及び左右反転が考えられる。
【００９５】
この画像方向間評価（チェック）は、入力画像について断面軸方向とその上下反転の同定を行ない、入力画像の方向がシステムの想定するものと合致していることを確認することにより、図１６に例示するような誤入力が起こることを防止するものである。
【００９６】
ここでは、画像方向を自動的に同定するために、頭部ＭＲＩ画像について以下の仮定を行なう。
【００９７】
（仮定１）軸の対称性は大きい順に、側方向→矢状方向→軸（上下）方向である。
【００９８】
（仮定２）眼球は左右対称であり、頭部前方にある。
【００９９】
（仮定３）頭部画像の下端まで組織が存在するが、上端には組織はない。
【０１００】
仮定１の根拠は、次のとおりである。頭部３次元画像における対称性のイメージを表わした図１７に示されるように、人の頭部は概ね左右対称なので、側方向については対称の度合いが大きい。他の矢状方向、軸方向は基本的には非対称であるが、同図のtransverse画像を見ると分かるように、頭頂から大脳部分までは矢状方向でもやや対称性が見られる。故に、対称性の度合いを矢印の太さで表わしたように、高い順に並べると、側方向、矢状方向、軸方向となる。
【０１０１】
仮定２は眼球の位置に関する特徴であり、図１８に各断面方向におけるイメージを示す。
【０１０２】
仮定３は、頭部の下部には首があるため、画像の端まで組織が存在するのに対し、上方には頭皮の外側に連続する組織はないことから、得られる画像上の特徴である。
【０１０３】
以上の仮定を前提にして、図１９に示すフローチャートに従って画像方向の自動チェックを実現する。
【０１０４】
まず初めに、入力された３次元画像の各軸に対する対象性を評価するために非対称度を、以下のようにして算出する（ステップ１１）。
【０１０５】
（１）総有効ボクセル数Ｋを算出する。ここで有効ボクセル数とは、３次元画像上で人間の組織が存在する部分に対応するボクセルの数とする。Ｋは、画像全体のボクセル数から頭部外側のボクセル数を除いたものとして計算する。
【０１０６】
具体的には、入力画像について２値化処理を行なったものについて、各スライス画像の各走査線の左右両側から、頭部外側のボクセルに対応する画素値０をカウントすることで行なう。この概念について、ある断面のある走査線に着目して模式的に示したのが図２０であり、両方向からボクセル値が０で連続する長さを求め、これを走査線全体のボクセル数から減ずることにより、その走査線上の有効ボクセル数を得る。これを画像全体について行ない、各走査線の有効ボクセル数を積分することにより総数Ｋを求める。
【０１０７】
なお、総有効ボクセルＫを算出する際には、ノイズの影響を受けないようにするために、例えば、３×３×３のマスクによるメディアンフィルタをかけて、予め孤立点ノイズを除去しておくことも効果的である。
【０１０８】
（２）図２１に模式的に示すように、ｘ、ｙ、ｚ各軸に対して垂直な面で、且つその面によって有効ボクセルを分けたときに一方がＫ／２に最も近くなる面：Ａｘ（ｘ＝ｍｘ）、Ａｙ（ｙ＝ｍｙ）、Ａｚ（ｚ＝ｍｚ）を、仮対称面として求める。
【０１０９】
仮対称面の求め方の概念を、ｘ軸について図２２に例示する。仮対称面（ｘ＝ｘ’）によって二分される有効ボクセル数をそれぞれａ（ｘ’）、ｂ（ｘ’）とし、それらの差の絶対値｜ａ（ｘ）−ｂ（ｘ）｜が最小となるｘ’を仮対称面の位置ｍｘとする。
【０１１０】
（３）仮対称面Ａｘ、Ａｙ、Ａｚそれぞれについて、対称性からのずれの程度を表わす非対称度ＡＳＹＮｘ、ＡＳＹＮｙ、ＡＳＹＮｚを求める。
【０１１１】
これらは次式のように、それぞれ仮対称面Ａｘ、Ａｙ、Ａｚに関して面対称となる位置のボクセル値の残差（差分）の平方和として定義する。
【０１１２】
【数４】
2005230456.tif 000006
【０１１３】
なお、図２３に示されるように、座標（ｘ，ｙ，ｚ）の面ｘ＝ｍｘに関して面対称な座標は（２ｍｘ−ｘ，ｙ，ｚ）であり、ｙ軸、ｚ軸に関しても同様である。
【０１１４】
次に、今求めた非対称度を用いて軸の決定を行なう（ステップ１２）。前記仮定１より、各軸の非対称度ＡＳＹＮｘ、ＡＳＹＮｙ、ＡＳＹＮｚの低い順、即ち対称性の高い順に、それぞれの軸を、側方向、矢状方向、軸（上下）方向に割り当てる。
【０１１５】
次に、眼球の位置を抽出し（ステップ１３）、その情報等によって画像の上下を決定する（ステップ１４）。眼球位置の抽出は以下の手順で行なう。
【０１１６】
（１）フィルタ処理
３次元的な頭部画像上で眼球抽出フィルタをかけ、眼球候補を探索する。眼球抽出用フィルタは球状のフィルタであり、殻の部分で値が１に近くなり、中心部分及び殻の外側部分では値が０であるもので、中心からの半径をｒとすると次式で表わされる。
【０１１７】
【数５】
2005230456.tif 000007
【０１１８】
ここで、Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒａは定数であり、経験的に定めるものとする。これを２次元的に表わしたものを図２４に示す。このようなフィルタを用いるのは、ＭＲＩ画像において、眼球の中心部分は黒く（値が０に近く）そのすぐ外側は周囲と比較しても白い（値が大きい）という特徴を利用しているからである。
【０１１９】
このフィルタによって画像全体に畳み込み演算を行なったものについて、演算値の大きい順にＮ点の座標を選択し、これらを眼球中心の候補点とする。ここでＮは経験的に定まる定数とする。
【０１２０】
なお、上記Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒａの値は、与えられた入力画像における頭の大きさから適応的に決定するようにしてもよい。
【０１２１】
（２）眼球対応点の抽出
左右の眼球は、前記図１７における対称面に関して対称であると仮定する。前述した対称性の算出においてＡｘ、Ａｙ、Ａｚのうち、最も対称性の高い面をＡとし、この面と最も対称性が高い眼球候補点の組合せを、真の眼球とする。
【０１２２】
具体的には、候補Ｎ点についてペアを作ることを考えると、Ｎ（Ｎ−１）／２ペアとなるが、これら全てのペアについて面Ａとの対称性を算出する。ここで対称性は以下の３要素を考える。
【０１２３】
ｉ）角度：候補点のペア同士を結ぶベクトルと、面Ａの法線ベクトルのなす角θが０に近い。
【０１２４】
ii）距離：面Ａから２つの候補点までの距離ｗ１、ｗ２が等しい。
【０１２５】
iii）大きさ：２つの候補点の演算値（眼球抽出フィルタによる値）ｎ１、ｎ２が大きい。
【０１２６】
以上３要素について考慮した次式でペアの対称性を定義するものとする。
【０１２７】
ＳＹＮeye＝ｎ１ｎ２cosθ／（｜ｗ１−ｗ２｜＋１）
【０１２８】
このＳＹＮeyeが最も大きい候補点のペアを真の眼球とみなす。
【０１２９】
（３）前後向きの決定
前述した軸の決定処理において、矢状方向の軸は決定しているが、前後及び上下の向きはまだ決まっていない。そこで、（２）で求まった左右の眼球を結ぶ線分との距離が最も近い面を、coronal前面として、前後の向きを決定する。
【０１３０】
（４）上下向きの決定
更に、上下の向きを決定する。図２５に示すように、sagittal断面の有効ボクセル数を軸方向に対してプロットすると、下部に比べ上部では有効ボクセル数が急激に減っていき最後に０になることが分かる。そこで、入力画像の軸は既に決定しているので、上下方向についてスライス毎の有効ボクセル数のプロットを行ない、以下の条件で、上下を決定する。
【０１３１】
ｉ）端が０になる場合はそちらが上部
ii）どちらの端も０にならない場合は、直前３スライス分の有効ボクセル数の和が小さい方が上部
【０１３２】
以上によって、入力画像についての３軸と、矢状方向と軸（上下）方向の向きを推定することができる。
【０１３３】
次いで、以上のように推定したものと、システムで想定している（条件として設定されている）軸と方向が合致するか否かの判定を行ない、入力画像の方向の妥当性の評価を行ない（ステップ１５）、合致していない場合は注意を促す（警告を発する）。
【０１３４】
（ｄ）全スライス画像の連続性のチェック
１人分の脳画像をスライス画像の集合として管理する場合、図２６に示すように、通常は画像シーケンス１のように一定方向（この場合はtransverse）の連続したスライス画像のシーケンスとして表わすことが多い。しかし、画像シーケンス２のように、一定の方向の画像が続いた後、その全体像を示すために、別の方向の画像（この場合はsagittal画像）を１枚付けておく場合も考えられる。
【０１３５】
従って、画像シーケンス１を想定している場合に、このような画像シーケンス２が入力されると、あとの結果に大きな誤差が生じることになる。そこで、スライス間における連続性の度合いを次式のようにスライス間差分によって定義し、不連続の画像が入り込むことを防止する。
【０１３６】
【数６】
2005230456.tif 000008
但し、ｉはスライス番号であり、ｆ(x,y,z)は座標(x,y,z)における画像のボクセル値を表わす。
【０１３７】
このような連続性の度合Ｄｉを全スライスにわたって計算し、その中に予め設定した閾値を超えるものがある場合には、前後に不連続なスライスがあるとして注意を促す。
【０１３８】
（Ｂ）組織抽出結果のチェック：
ＭＲＩ脳画像による診断支援では異常部位抽出を行なうために、前記図５に一例を示したように、脳を構成する組織成分に分ける処理を行なう場合が多い。これには、前記ステップ２で灰白質組織を抽出する場合について説明したように、組織成分毎の分布の事前確率によるアルゴリズム等が用いられ、その分離処理の出力結果として、抽出された各組織成分が得られる。ここで、得られた画像の妥当性について、図２７にイメージを示すように、リファレンス画像との相関係数を評価関数として計算する。前記ステップ２１では、ステップ２で抽出された灰白質脳画像について、灰白質のリファレンス画像との相関を算出する。具体的には次式の計算を行なう。
【０１３９】
【数７】
2005230456.tif 000009
ここで、ｆ(x,y,z)は出力された抽出画像、ｇ(x,y,z)はリファレンス画像の各ボクセル値を、Ｘ、Ｙ、Ｚは画像のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向の大きさ（位置）を表わし、
【数８】
2005230456.tif 000010
はそれぞれ出力画像、リファレンス画像の平均値を、σf，σgはそれぞれ出力画像、リファレンス画像の標準偏差を表わす。なお、このリファレンス画像には、例えば、多くの被検者の対応する脳画像から得られた平均画像等を用いる。
【０１４０】
もし、求めた相関係数ρが閾値ρs以下であれば、組織抽出処理に問題があったと見なし、注意を促す。この閾値ρsは経験的に定める一定値である。
【０１４１】
（Ｃ）解剖学的標準化結果のチェック：
ＭＲＩ脳画像の解析を行なう場合は、前記ステップ４で説明したように、他の平均的な脳画像との間の解剖学的な標準化を行なって、空間的な位置を一致させるようにする場合が多い。これには、前述したように、線形変換や非線形変換、及びそれらを組み合わせたアルゴリズム等が用いられ、その出力結果として対応する標準化画像が得られる。ここで、得られた画像の妥当性については、図２８に示すように、前述した組織抽出結果のチェックと同様に、リファレンス画像との相関係数を評価関数として計算する。前記ステップ４１では、ステップ４で標準化された灰白質脳画像について、リファレンス画像との相関を算出している。具体的には、便宜上同一の記号を使った次式の計算を行なう。
【０１４２】
【数９】
2005230456.tif 000011
ここで、ｆ(x,y,z)は出力された標準化画像、ｇ(x,y,z)はリファレンス画像の各ボクセル値を、Ｘ、Ｙ、Ｚは画像のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向の大きさを表わし、
【数１０】
2005230456.tif 000012
はそれぞれ出力画像、リファレンス画像の平均値を、σf、σgはそれぞれ出力画像、リファレンス画像の標準偏差を表わす。リファレンス画像には、例えば、多くの被検者の対応する脳画像から得られた平均画像等を用いる。
【０１４３】
もし、求めた相関係数ρが閾値ρN以下であれば、組織抽出処理に問題があったと見なし、注意を促す。このρNは経験的に定める一定値である。
【０１４４】
以上詳述した如く、本実施形態によれば、被検者のＭＲＩ脳画像について、灰白質組織の抽出、解剖学的標準化、画像平滑化等の各処理を行なった後、標準化してある健常者群のＭＲＩ脳画像とＺスコアにより統計的に比較し、診断結果を出力して診断支援を行なう際、入力画像のスペック、灰白質組織抽出結果及び解剖学的標準化結果を、それぞれ自動チェックできるようにしたので、診断支援までの一連の処理を自動化することが可能となる。
【０１４５】
以上、本発明について具体的に説明したが、本発明は、前記実施形態に示したものに限られるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【０１４６】
例えば、前記基本処理フローにおけるステップ３の第１の画像平滑化は、入力画像のノイズを低減し、滑らかさ（smoothness）を解剖学的標準化で用いる灰白質テンプレート画像と等しくする意味があるが、元々それらが近い場合はこの平滑化処理を省略することも可能である。この場合、平滑化による情報の損失がないという利点がある。
【０１４７】
又、灰白質組織抽出と解剖学的標準化の処理の順番を逆にしてもよい。この場合は、解剖学的標準化で使用する標準脳画像テンプレートは灰白質に関するものではなく、抽出前の全体脳に関するものである。この標準全体脳画像テンプレートは、多くの健常者画像の平均画像、又は、多くの健常者画像と多くの患者画像の平均画像から作成する。
【０１４８】
前記基本処理フローでは、入力脳画像が灰白質テンプレート画像に対して、例えばそのサイズに大きな差がある場合等には、灰白質抽出が正しく行なわれない可能性がある。ところが、上記のように解剖学的標準化を先に行なう場合には、灰白質テンプレートとの空間的な対応が良くなるという利点がある。
【０１４９】
又、前記実施形態では、統計的比較の評価値としてＺスコアを使用する検定方法を示したが、これに限定されず、前述した他の一般的な検定方法である２標本ｔ検定等を用いてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１５０】
以上説明したとおり、本発明によれば、従来、目視によってなされてきた、少なくとも入力画像スペックの確認を客観的にできるようになり、画像処理全体の信頼性を向上させ、ひいては画像処理による診断支援の自動化を実現することができるようになる。
【０１５１】
又、必要に応じて、各処理工程において良好な処理結果が得られているかどうかの判断を、定量的且つ客観的に評価できるようにすることによって、ユーザによるチェックポイントを明確化することができる。従って、処理フロー全体の信頼性を向上させることが可能となり、画像処理や統計学の専門的知見を持たない医師に対しても、ＭＲＩ画像等による疾患別の診断支援を行なうことが可能となる。
【０１５２】
又、複雑なアルゴリズムにおいても処理フローを自動化することにより、途中処理における人為的なミスを無くし、信頼性の高い処理結果が得られるようにすることができる。
【０１５３】
又、ＭＲＩ脳画像を入力画像として用いる場合には、ＭＲＩの撮像にはＳＰＥＣＴ等のようにラジオアイソトープを含む造影剤等を投与する必要がなく、それ故に被爆することもないので、肉体的負担が少ない利点もある。又、これによって比較のための患者データ、健常者データも収集し易い。又、ＭＲＩで得られる画像はＳＰＥＣＴ画像と比較して分解能が高いという利点もある。更に、処理の全工程で機械的に処理可能であり、定量的且つ客観的な結果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【０１５４】
【図１】本発明に係る一実施形態の診断支援システムの概要を示すブロック図
【図２（Ａ）】本実施形態による診断支援の処理フローを示すフローチャート
【図２（Ｂ）】灰白質組織を抽出する場合の診断支援の処理フローを示すフローチャート
【図３】脳のスライス画像とボクセルの特徴を模式的に示す概念図
【図４】画像の位置合わせに用いるアフィン変換の特徴を模式的に示す概念図
【図５】入力した脳画像から灰白質を抽出する処理の特徴を模式的に示す概念図
【図６】１次元の画像平滑化処理の特徴を模式的に示す概念図
【図７】３次元の平滑化処理の特徴を模式的に示す概念図
【図８】解剖学的標準化の特徴を模式的に示す概念図
【図９】非線形変換の特徴を示す概念図
【図１０】ボクセル濃度値の補正処理の特徴を示す概念図
【図１１】画像平滑化により生じるアーチファクトとその除去方法を示す概念図
【図１２】対応するボクセル毎の比較検定の特徴を示す概念図
【図１３】ＤＩＣＯＭフォーマットのデータ構造の特徴を示す概念図
【図１４】ＡＮＡＬＹＺＥフォーマットのデータ構造の特徴を示す概念図
【図１５】ノイズ除去の概念を説明するための線図
【図１６】入力画像の誤入力例を示す概念図
【図１７】頭部３次元画像における対称性の特徴を示す概念図
【図１８】異なる方向の脳画像断面における眼球の位置の特徴を示す概念図
【図１９】入力画像の画像方向を同定する処理手順を示すフローチャート
【図２０】有効ボクセル数のカウントの仕方を説明する概念図
【図２１】脳画像上の各軸における仮対称面の特徴を示す概念図
【図２２】脳画像上の対称面を決定するための探索例を示す概念図
【図２３】面対称な座標の関係を説明するための線図
【図２４】脳画像から眼球位置を抽出するフィルタの特徴を２次元で示す概念図
【図２５】有効ボクセル数の軸方向における変化の一例を示す概念図
【図２６】全スライス画像の連続性のチェック方法の特徴を示す概念図
【図２７】組織抽出処理結果の評価方法の特徴を示す概念図
【図２８】解剖学的標準化処理結果の評価方法の特徴を示す概念図
【符号の説明】
【０１５５】
１０…ユーザインタフェース
２０…処理部
２２…入出力評価機能
３０…データベース部
３２…標準脳画像テンプレート
３４…灰白質脳画像テンプレート
３６…健常者画像データベース
【図１】
2005230456.tif 000013
【図２（Ａ）】
2005230456.tif 000014
【図２（Ｂ）】
2005230456.tif 000015
【図３】
2005230456.tif 000016
【図４】
2005230456.tif 000017
【図５】
2005230456.tif 000018
【図６】
2005230456.tif 000019
【図７】
2005230456.tif 000020
【図８】
2005230456.tif 000021
【図９】
2005230456.tif 000022
【図１０】
2005230456.tif 000023
【図１１】
2005230456.tif 000024
【図１２】
2005230456.tif 000025
【図１３】
2005230456.tif 000026
【図１４】
2005230456.tif 000027
【図１５】
2005230456.tif 000028
【図１６】
2005230456.tif 000029
【図１７】
2005230456.tif 000030
【図１８】
2005230456.tif 000031
【図１９】
2005230456.tif 000032
【図２０】
2005230456.tif 000033
【図２１】
2005230456.tif 000034
【図２２】
2005230456.tif 000035
【図２３】
2005230456.tif 000036
【図２４】
2005230456.tif 000037
【図２５】
2005230456.tif 000038
【図２６】
2005230456.tif 000039
【図２７】
2005230456.tif 000040
【図２８】
2005230456.tif 000041